国家自然科学基金(10902049)
- 作品数：19 被引量：135H指数：8
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- 相关机构：南京航空航天大学山东交通职业学院常州工程职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：机械工程交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 轿车轮毂轴承力学性能分析被引量：8
- 2014年
- 针对轮毂轴承开展合理精确的有限元分析,对轮毂轴承的开发具有重要意义。以某型轿车第三代驱动轮轮毂轴承单元作为研究对象,采用Hypermesh建立与轮毂轴承转弯工况相等效的有限元模型,导入ANSYS求解分析轮毂轴承单元的力学性能。将力矩刚性仿真结果与试验结果进行比对,误差控制在8%以内,二者具有较好的一致性,验证了有限元模型的正确性。仿真结果表明,轮毂轴承单元的刚度与外加载荷基本成线性关系;在极限转弯工况下,轮毂轴承所受最大等效应力位于滚子与法兰的接触部位,但未超过材料的强度极限,因此符合安全需要。该研究为轮毂轴承的开发及优化设计提供了参考依据。
- 王伟林棻张尧文朱为文
- 关键词：轿车轮毂轴承有限元分析刚度
- 基于IEKF-APF算法的汽车状态估计被引量：3
- 2014年
- 行驶汽车状态变量质心侧偏角和横摆角速度是汽车稳定性控制系统中重要控制变量,准确获取行驶过程中的状态信息是汽车控制系统研究的关键问题。应用估计理论由传感器测出易测变量来估计难以测量的关键状态变量是一种常用的估计方法。提出一种新的粒子滤波算法通过所建立的包含定常平稳随机噪声和非线性轮胎的汽车动力学7自由度整车模型对汽车状态进行估计。针对粒子滤波过程中出现的退化问题,应用迭代扩展卡尔曼滤波融入最新观测信息产生更加接近真实状态的重要性密度函数,辅助粒子滤波算法通过所产生的重要性密度函数结合观测量进行重采样,结合这两种算法提出迭代扩展卡尔曼-辅助粒子滤波算法(Iterative extended Kalman filtering-auxiliary particle filtering algorithm,IEKF-APF)以改善粒子采样和估计精度的提高。为验证所提出的IEKF-APF算法估计性能,将其结果与实车试验结果和无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman filtering,UKF)估计结果进行比较,结果表明其估计性能优于UKF,更接近于试验结果。
- 沈法鹏赵又群孙秋云林棻汪伟
- 关键词：车辆动力学状态估计粒子滤波质心侧偏角横摆角速度
- 基于串行RLS的汽车双参数联合辨识被引量：5
- 2012年
- 整车质量与质心位置是汽车重要的结构参数,也是试验中必要的量测值和主动安全控制系统必需的工作参数.文中针对汽车实际使用过程中质量经常发生变化的情况,提出一种汽车双参数联合辨识方法.该方法基于两个串行的递推最小二乘(RLS)法,以汽车出厂初始参数为串行RLS辨识算法的初始值,结合蛇行试验辨识质心位置;然后,以辨识所得的质心位置结合双移线试验辨识整车质量,将辨识所得质量序列方差作为门槛值,通过有限次的递推循环,可以使得汽车整车质量、质心至前轴距离两参数的相对误差均收敛到3%以内.文中最后通过ADAMS虚拟试验验证了算法的有效性.
- 林棻黄超王伟
- 关键词：车辆工程参数辨识递推最小二乘法串行
- 基于卡尔曼滤波的车辆侧偏角软测量被引量：11
- 2013年
- 针对车辆稳定性控制过程中难以在线测得车辆侧偏角的问题,该文基于参数软测量理论和离散信号滤波理论,并结合卡尔曼滤波和驾驶员—车辆闭环系统模型建立车辆侧偏角软测量模型。该方法通过易测变量横摆角速度和侧向加速度估算车辆侧偏角,以实现车辆侧偏角的状态估计。基于预瞄最优曲率控制理论和预测—跟随理论所建立的二自由度驾驶员—车辆闭环系统建立了软测量模型,并建立其状态方程和观测方程。为进行状态估计,对模型的状态方程和观测方程进行连续系统离散化,得到以横摆角速度和侧向加速度为观测量的系统离散观测方程。通过双移线试验与蛇形试验进行场地试验获取纵向速度、侧向速度、横摆角速度、侧向加速度及车辆侧偏角等试验数据。估计值和试验值比较显示,两者变化趋势一致,误差均值在试验值幅值的10%以内,试验表明,软测量算法能准确估算出车辆侧偏角是可行的。研究结果可为软测量技术在车辆稳定性控制系统上的应用提供参考。
- 沈法鹏赵又群林棻
- 关键词：车辆卡尔曼滤波状态估计质心侧偏角软测量
- 基于模拟退火算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制被引量：10
- 2015年
- 研究了基于模拟退火算法(SA)的无人驾驶车辆横向控制策略。建立了线性离散车辆运动学预测模型,考虑位姿偏差和控制量的变化设计目标函数,运用模拟退火算法(SA)对目标函数进行求解并获得当前时刻的控制增量,进而实现无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制。通过在低速组合轨迹工况下的仿真结果表明:在不同的车速下,该控制策略能够保证车辆快速平稳地跟踪给定参考轨迹,位置误差能够控制在0.05 m之内,具有较好的控制效果。
- 王浩林棻张尧文
- 关键词：无人驾驶车辆模型预测控制模拟退火算法
- 基于UPF算法的汽车多状态量估计被引量：1
- 2014年
- 针对常用汽车状态估计算法计算复杂、精度低等问题,提出一种新的汽车多状态量估计方法。建立了包含定常统计特性噪声和Pacejka轮胎模型的七自由度非线性汽车动力学模型。针对一般粒子滤波(PF)算法存在的缺陷,使用非追踪卡尔曼滤波(UKF)算法产生粒子滤波的重要性概率密度。基于非追踪粒子滤波(UPF)算法实现对汽车多个关键状态量的最小均方误差估计。将基于UPF算法、UKF算法与PF算法的估计器进行了比较,揭示了粒子数对汽车状态估计效果的影响。基于ADAMS/Car的虚拟实验和实车实验表明基于UPF算法的估计器精度高于基于UKF算法的估计器,估计值相对于实际值的平均绝对误差均控制在状态幅值的10%以内,且实时性优于基于PF算法的估计器。
- 林棻赵又群黄超
- 关键词：汽车动力学汽车最小均方误差粒子滤波算法
- S-修正的自适应卡尔曼滤波与模糊卡尔曼滤波相结合的汽车状态估计算法被引量：5
- 2013年
- 精确的汽车状态信息的获取是汽车动态控制系统正常工作的前提。建立了二自由度汽车动力学模型,提出了将S-修正的自适应卡尔曼滤波与模糊卡尔曼滤波相结合进行汽车关键状态估计的方法。模糊卡尔曼滤波利用所设计的模糊控制器通过实时监测信息实际方差与理论方差的比值,实现对时变量测噪声的协方差矩阵的实时在线估计,提高了算法在时变量测噪声情况下的鲁棒性;S-修正的自适应卡尔曼滤波算法基于滤波不发散理论推导得出实时修正因子S,进而对估计误差协方差矩阵直接加权。两种方法的结合在总体上提高了在汽车动力学系统过程噪声与量测噪声协方差矩阵不准确情况下算法的鲁棒性与估计精度,最后通过基于ADAMS的虚拟试验验证了该方法的有效性。
- 黄超林棻
- 关键词：汽车状态估计自适应卡尔曼滤波
- 车辆虚拟试验场的路面建模方法研究被引量：6
- 2010年
- 路面建模是车辆虚拟试验场研究的关键问题。为此提出了1种三维路面生成的通用方法,首先通过滤波白噪声法生成一定等级路面不平度序列,然后按照一定规则将所生成的大量不平度序列转化成ADAMS/Car识别的虚拟路面文件。该方法可用于生成各类虚拟试验场路面,为建立基于ADAMS/Car的虚拟试验场仿真路面提供了有效的方法和手段。
- 杨国权赵又群郝鹏飞
- 关键词：虚拟试验场路面不平度ADAMS/CAR三维路面
- 基于非劣排序遗传算法的三代轮毂轴承多目标优化被引量：8
- 2013年
- 将某型轿车第三代驱动轮轮毂轴承作为研究对象,以疲劳寿命、磨损寿命、旋滚比为优化目标,引入惩罚函数处理约束条件,将原约束优化问题转化为极小化的无约束优化问题,采用带精英保留策略的非劣排序遗传算法(NSGA-II)进行轮毂轴承多目标优化。通过有限元仿真对优化前后的结构应力情况进行了对比。分析结果表明:在满足规定约束的条件下,提出的优化方案实现了3个目标函数整体性能的同时提升;内法兰、外法兰、内圈、滚珠的应力集中情况均有改善,模型整体最大等效应力较优化前降低8.61%。
- 林棻王伟张尧文朱为文
- 关键词：轮毂轴承多目标优化有限元
- 汽车质心侧偏角估计的研究现状及发展被引量：6
- 2013年
- 阐述了汽车质心侧偏角估计对于汽车稳定性控制的重要意义。从量测仪器、估计算法、物理模型、轮胎模型四个方面对国内外的质心侧偏角估计的研究进行了归纳、分析,重点列举比较了各类估计算法的优缺点,最后指出了建模的准确性、不同传感器信号的融合问题、传感器误差的处理、参数的自适应四个方面存在的问题以及发展趋势,并着重指出了参数自适应将是算法研究的重点。
- 林棻黄超
- 关键词：汽车质心侧偏角状态估计参数自适应
